sklearn中回归评价的衡量指标及实习代码

最新推荐文章于 2025-04-15 00:20:04 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： sklearn 回归 机器学习 Python
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本文深入解析了scikit-learn中常用的三种评估指标：均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^2)，并提供了具体的调用示例，帮助读者理解和应用这些指标来评估机器学习模型的性能。

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scikit-learn中的各种衡量指标 

from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差
from sklearn.metrics import r2_score#R square
#调用
mean_squared_error(y_test,y_predict)
mean_absolute_error(y_test,y_predict)
r2_score(y_test,y_predict)

 

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
08-06 3717
基于深度学习的入侵检测系统在提高检测精度和效率方面展现出了巨大的潜力，然而，它仍然面临着一些挑战，例如数据标准化、模型解释性、攻击的多样性等。未来，我们需要在这些方面进行更深入的研究，并开发出更强大的入侵检测系统。
机器学习分类算法(一)-逻辑回归
猫敷雪
07-06 1661
​​∑i=1m​(yi​hθ​(xi​)1​δi​δ​hj​(xi​)−(1−yi​)1−hθ​(xi​)1​δi​δ​hθ​(xi​)) =−1m∑i=1m(yi1g(θ⊤xi)−(1−yi)11−g(θ⊤xi))δδig(θ⊤xi)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left(y_{i} \frac{1}{g\left(\theta^{\top} x_{i}\right)}-\left(1-y_{i}\right) \frac{1}{1-g\left(\theta^{\top} x
机器学习入门——sklearn关于LinearRegression模型评估
likecccjy的博客
07-11 871
MAE①就简单的数字加减，误差都均一对待，对谁都不偏袒②它对异常值不敏感，有离群点（比如一群40岁群体中出现了18岁的小屁孩，这个小屁孩就是离群点，他是异常的数据，不一定是错误的数据）的情况下鲁棒性强（强壮的意思），比如出现极端天气台风（离群点）下的高楼大厦（计算出来的MAE只会轻微的浮动摇摆）屹立不倒，这就是鲁棒性较强。所以为了检验这个模型预测效果到底如何，避免用户使用的时候出现大规模的识别错误，就需要对模型进行评估，评估这个模型到底好还是坏，预测的准确还是不准确。简单来说，就是我现在有一批真实标签。
sklearn评价指标
ucler的博客
09-08 1419
机器学习中，常见的评价指标如下： 准确率（Accuracy） 精确率（Precision） 灵敏度（Sensitivity），即召回率（Recall） 特异度（Specificity） 混淆矩阵（Confusion Matrix） ROC曲线 AUC面积 F1 Score
【scikit-learn】sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support() 函数：计算 精确率、召回率、F1 分数 以及 支持度 等评估指标
最新发布
彬彬侠的博客
04-15 1003
precision_recall_fscore_support() 是 sklearn.metrics 模块中的一个函数，用于计算 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1-Score）以及 支持度（Support）等评估指标，并返回这些指标的值。该函数可用于 分类问题的评估，适用于多分类和二分类任务。它能够提供 更全面的模型评估，尤其是在处理 不平衡数据集 时非常有用。
sklearn 回归问题的评估指标
无穷酱的博客
10-02 616
1.Root mean square error (RMSE): 2.Mean absolute error(MAE): 3.R-Square ($R^2$): 4.Median Absolute Deviation (MAD): ##########导入sklearn工具包########## from sklearn import metrics RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_predict)) MAE=...
sklearn库regression metrics回归问题评价准则及API使用
公众号：瑞行AI
12-20 4358
4、sklearn实战的认识
剑指苍天
03-12 251
sklearn标准线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split #模型评估 留出法（最基础的3、7分类的评估形式，这里导入的是模型评估模块） from sklearn.linear_model import LinearRegression#线性回归 from sklearn.metrics i
【算法选择决定交易成败】：通达信指标公式中的算法优化指南
[【算法选择决定交易成败】：通达信指标公式中的算法优化指南](https://www.hooshefaal.ir/wp-content/uploads/2021/10/%D9%86%D9%85%D9%88%D8%AF%D8%A7%D8%B1-1-7-1024x568.png) # 摘要 本论文系统地探讨了通达信...
基于逻辑回归模型的司机接驾段绕路检测
u014077678的博客
07-04 1212
总结一下这半个月的工作，主要是围绕司机接驾阶段绕路检测这个问题开展了一些探索。 1. iBOAT算法做绕路检测 iBOAT算法是一篇IEEE Trans on ITS提出的绕路检测的算法，简单来说是根据目标轨迹和关联的历史轨迹的重合率（support）的大小来判断司机是否绕路。这个算法对于生成环境来说最大的好处是其可解释性，只要像下图展示出历史轨迹和目标轨迹，就能非常直观的知道司机有没有绕路。不过...
如何进行知识付费的用户需求挖掘
AI天才研究院
12-12 779
《如何进行知识付费的用户需求挖掘》 摘要 本文旨在探讨知识付费市场中用户需求的挖掘方法与应用。通过分析知识付费市场的发展历程、现状与趋势，本文揭示了驱动因素、挑战与问题，并详细介绍了用户需求的概念与类型。在此基础上，文章阐述了用户需求挖掘的基本原理、方法与步骤，并探讨了用户需求挖掘在知识付费平台
Python计算统计分析MSE 、RMSE、MAE、R2评估指标
知识搬运者
07-27 1万+
均方根误差（Root Mean Square Error），其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。误差越大，该值越大。所以要想决定系数R2越接近1，必须满足MSE越小，也就是真实值与预测值相差不大，也就是模型拟合程度高，同时var方差越大，也就是我们的样本离散程度大，对应的我们实际采样过程中，就是要求样本是随机性，以及全面性，覆盖度广。方差(variance)的计算公式：S2=1/n [(x1-X)2+(x2-X)2+(x3-X)2+…
机器学习——性能度量_回归
WJWFighting的博客
09-04 580
回归预测误差的绝对值的平均值（mae），回归预测误差的平方的平均值（mse） from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error,r2_score def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0...
[Python] scikit-learn之mean_squared_error函数(Mean Squared Error(MSE))介绍和使用案例
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老狼工作室的博客
01-15 1万+
本文主要介绍了scikit-learn中如何通过mean_squared_error函数来计算均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)。
【scikit-learn】sklearn.metrics.mean_absolute_error() 函数：回归模型评估指标 平均绝对误差（MAE）
彬彬侠的博客
03-15 1051
mean_absolute_error（MAE，平均绝对误差）是sklearn.metrics提供的一个回归模型评估指标，用于计算真实值和预测值之间的绝对误差的平均值。适用于数据较平稳、无极端异常值的情况，对离群值敏感。 可与MSE、RMSE、R²结合使用，以更全面评估模型。
回归模型评价
pylittlebrat的博客
11-29 1855
回归模型评价比较简单.因为都是连续值,直接观察预测值与实际值的误差就可以了.下面简单示例: 导入包 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score 输出各种评价指标 y为真实值, predicted_y为预测值 print(‘平均绝对误差:’, mean_absolute_error(y, predicted_y))
python线性回归代码_python代码实现回归分析--线性回归
weixin_39762001的博客
11-28 764
#概念篇:#一下是我自己结合课件理解的,如果理解的有问题,期望看到的人能够好心告诉我一下,我将感激不尽~#1.什么数据建模? 通过原有数据找到其中的规律,并总结成模型.#2.什么是模型概念? 通过规律总结的模型,来预测自变量的结果(因变量).#3.什么是回归分析? 是用来解释自变量和因变量之间关系的一种方法.#4.什么是线性回归? 回归分析的一种,评估自变量和因变量是一种线性关系的的一种方...
【机器学习】回归模型评价指标原理与基于sklearn的实现
Dong_ZH的博客
01-30 6938
回归任务是机器学习中常见的任务，特别是涉及到具体的发电量预测、风力预测等工业任务时，有非常多的应用场景。回归任务不同于分类任务，回归任务的预测值一般是连续的数，分类任务的预测值则是离散的值（比如0、1分类）；分类任务使用accuracy_score、recall_score、F1_score作为评价指标，而回归任务中常用的四大评价指标主要包括：explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score。
机器学习回归任务指标评价及Sklearn神经网络模型评价实践
肖永威的专栏
05-12 5454
机器学习回归模型评价是指对回归模型的性能进行评估，以便选择最佳的回归模型。其中，MAE、MSE、RMSE 用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小，R² 用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中，我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能，并对模型进行优化。例如，在工业领域，回归算法可以通过对历史数据的回归分析，预测用电负荷、发电量等生产指标。
sklearn中多标签评价指标
10-07
在sklearn中，对于多标签评价指标，除了上述提到的F1值和精确度之外，还有一些其他的指标可供选择。其中一些常用的指标包括： 1. 准确率（Accuracy）：计算预测结果与真实结果的匹配率。 2. 平均准确率（Average Precision）：计算在不同类别上的平均精确度。 3. 召回率（Recall）：计算预测为正例的样本中实际为正例的比例。 4. F1值（F1-Score）：综合考虑了精确度和召回率的指标，适用于不平衡类别的情况。 5. Hamming Loss：计算预测结果与真实结果之间的不匹配率。 6. 特定类别指标（如Precision、Recall、F1-Score）：针对每个类别分别计算的指标。 以上只是一些常用的多标签评价指标，在sklearn中还有其他一些指标可供选择。具体的使用方法和参数设置可以参考sklearn的官方文档或相关教程。
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